【问题标题】:AWS Kinesis Stream CheckpointingAWS Kinesis 流检查点
【发布时间】:2018-10-15 21:44:06
【问题描述】:
我有一个能够处理重复 Kinesis 流记录的应用程序。我们正在考虑在处理故障方面可以采取的方法。并提出了以下方法:
如果在processRecords 期间捕获到异常,则应用程序不会检查点。通过这样做,记录将与下一批一起再次发送,间接执行重试。
所以我的问题是 - 当涉及到 Kinesis 流的检查点时,应用程序是否应该总是定期检查点?操纵检查点机制是否被视为反模式?
谢谢
【问题讨论】:
标签:
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【解决方案1】:
我想首先澄清一些关于检查点的事情,这可能会改变你的观点。除非我严重误解了您的问题,否则它不是“操纵”检查点机制,而是更多地“将其用于预期目的”。
- 检查点本质上是一种机制,允许您从最后一个检查点位置(而不是最早的可用记录或“现在”)重新启动流处理。
- 跳过检查点并不自动意味着记录将在下一批中自动重试 - 您需要通过从错误之前的某个流位置重新启动记录处理器来处理异常(通常是“最后一个检查点”才能做到这一点.
一般来说,目标是使用 Kinesis 来推动有用的处理 - 通常重新处理重复记录是没有用的(而且只会花钱,支付给 AWS)。检查点通常意味着更少的时间和金钱浪费在重新处理重复记录上。
您可以基于时间(每 X 秒)、基于记录(每 Y 条记录)、每批次、从不或任何您想要的检查点 - 这一切都取决于您可以容忍多少浪费失败。
注意:请记住,检查点机制是由 DynamoDB 表支持的,因此过于频繁地执行此操作会产生一些小成本(确保您有足够的表吞吐量)。